Sav / Schwarzenberger Künstliche Intelligenz in SAP-Systemen

Das umfassende Handbuch
1. Auflage 2026
ISBN: 978-3-367-11447-4
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 524 Seiten

SAP-KI-Lösungen verstehen und erfolgreich einsetzen

Nutzen Sie das volle Potenzial künstlicher Intelligenz in Ihren SAP-Systemen ! Dieses Handbuch erklärt Ihnen die Ausrichtung von SAP im KI-Bereich und stellt alle relevanten Tools und Produkte vor. Sie lernen Embedded-AI-Lösungen für Finanzen, Einkauf, Supply Chain, HR und CRM kennen und erfahren, wie Sie eigene Custom-AI-Anwendungen entwickeln. Praxisnahe Beispiele führen Sie durch die Implementierung – von Joule und KI-Agenten bis zur Entwicklung mit ABAP und CAP auf der SAP BTP .

• Alle SAP-KI-Tools: von Joule bis SAP AI Core und Generative AI Hub
• Praxisbeispiele aus Finanzen, SCM, HCM und CRM sowie konkrete Custom-AI-Implementierungen
• ABAP RESTful Application Programming Model, CAP, ISLM und Agent Builder

Aus dem Inhalt:

• SAP Business AI
• Joule, SAP AI Core und Generative AI Hub
• Embedded AI
• Custom-AI
• SAP Joule for Developers
• SAP Joule for Consultants
• Joule Studio
• KI-Entwicklung mit ABAP und CAP
• Intelligent Scenario Lifecycle Management
• Machine-Learning-Modelle trainieren und deployen

Autoren/Hrsg.

Sav, Sebastian

Schwarzenberger, Michael

Inhaltsverzeichnis

  Einleitung ... 17

  I.  Grundlagen ... 23

  1.  Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz ... 25

       1.1 ... Evolution der künstlichen Intelligenz ... 25

       1.2 ... Paradigmenwechsel: deterministische vs. probabilistische Systeme ... 28

       1.3 ... Narrow AI als Fundament im SAP-Kontext ... 30

       1.4 ... Generative AI und Large Language Models im SAP-System ... 33

       1.5 ... Retrieval-Augmented Generation und Vektordatenbanken ... 35

       1.6 ... Bedeutung für das SAP-Ökosystem ... 37

  2.  KI in der SAP-Welt ... 39

       2.1 ... Leitprinzipien künstlicher Intelligenz in SAP-Systemen ... 39

       2.2 ... Möglichkeiten von SAP-Business-AI-Anwendungen ... 43

       2.3 ... Lösungsarchitekturen zur Verwendung von SAP Business AI ... 60

       2.4 ... Governance und KI-Ethik bei SAP ... 61

       2.5 ... SAP-Lizenzmodell ... 68

II.  Anwendungsbeispiele ... 75

  3.  Embedded AI in Finanzen und Einkauf ... 77

       3.1 ... Accounting Accruals Agent ... 77

       3.2 ... Finanzberichtanalyse mit künstlicher Intelligenz ... 87

       3.3 ... SAP Cash Application -- KI-unterstützte Auszifferung von offenen Posten in der Debitorenbuchhaltung ... 95

  4.  Embedded AI im Supply Chain Management ... 113

       4.1 ... Conversational Planning: Transportplanung mit natürlicher Sprache ... 114

       4.2 ... SAP Document AI ... 130

       4.3 ... Automatische Vorhersage des Lieferanten über das Lieferdatum ... 147

       4.4 ... Kundenauftragserfüllung mit künstlicher Intelligenz und Joule als KI-Lösung ... 158

  5.  Embedded AI im Human Capital Management ... 175

       5.1 ... KI-gestützte Einblicke in Karriere- und Entwicklungspotenziale ... 176

       5.2 ... KI-gestützte Optimierung von Stellenbeschreibungen ... 187

       5.3 ... KI-gestützte Leistungszielerstellung ... 197

  6.  Embedded AI im Customer Relationship Management ... 209

       6.1 ... KI-unterstützte Kundenübersicht ... 210

       6.2 ... Lead-Booster ... 215

       6.3 ... SAP CX AI Toolkit ... 222

  7.  Embedded AI mit Joule ... 239

       7.1 ... SAP Joule for Consultants ... 239

       7.2 ... Joule mit SAP S/4HANA Cloud Public Edition ... 254

       7.3 ... SAP Joule for Developers in den ABAP Development Tools ... 263

       7.4 ... SAP Joule for Developers in SAP Cloud Application Programming Model ... 283

  8.  Custom-AI-Beispiele ... 293

       8.1 ... Rechnungsfreigabe mit künstlicher Intelligenz ... 294

       8.2 ... Agent-basierter End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozess ... 305

       8.3 ... Workflow-Analyse mit KI-Unterstützung ... 331

       8.4 ... KI-unterstützte Erstellung von Anlieferungen ... 343

       8.5 ... KI-basierte Analyse von Protokolldateien in der SAP-TM-Planung ... 350

       8.6 ... Edith, ein KI-gestützter Enablement-Assistent ... 363

III.  KI-Entwicklung auf der SAP BTP ... 377

  9.  SAP-AI-Referenzarchitektur und Lösungsbausteine ... 379

       9.1 ... SAP-BTP-Referenzarchitektur zur Anwendung künstlicher Intelligenz ... 379

       9.2 ... ISLM-Architektur ... 389

10.  Joule Studio ... 393

       10.1 ... Einführung in Joule Studio ... 393

       10.2 ... Geschäftliche Herausforderungen ... 395

       10.3 ... Joule Studio einrichten ... 396

       10.4 ... End-to-End-Beispiel zur Kundenauftragsanalyse ... 401

       10.5 ... Kundenauftragsanlage basierend auf einer E-Mail ... 417

       10.6 ... Debugging und Analyse in Joule ... 420

       10.7 ... Geschäftlicher Nutzen von Joule Studio und Auswirkungen ... 422

       10.8 ... Ausblick: das neue Joule Studio ... 424

11.  Custom AI mit ABAP-RESTful-Application-Programming-Model-Entwicklung ... 427

       11.1 ... Entwicklung mit dem ABAP RESTful Application Programming Model ... 427

       11.2 ... Integration der RAP-Entwicklung mit Custom AI ... 429

12.  Custom AI bei der CAP-Entwicklung ... 457

       12.1 ... Visuelle Prüfungen mit Machine Learning ... 458

       12.2 ... End-to-End-Szenario für KI-basierte Störungsmeldungen ... 471

13.  KI-Entwicklung mit Intelligent Scenario Lifecycle Management ... 485

       13.1 ... Funktionsumfang und Integration von ISLM ... 485

       13.2 ... Anwendungsmöglichkeiten für ISLM ... 488

       13.3 ... Training und Deployment eigener KI-Modelle ... 489

       13.4 ... Anwendungsbeispiel: Generative KI in ISLM ... 492

14.  KI-Innovationen gezielt gestalten und umsetzen ... 505

       14.1 ... Vorbereitung ... 505

       14.2 ... Strategische Planung ... 508

       14.3 ... Realisierung und Validierung ... 509

       14.4 ... Zusammenfassung ... 510

  Das Autorenteam ... 513

  Index ... 517

Leseproben

Wir befinden uns in einer Phase der technologischen Evolution, in der künstliche Intelligenz (KI) den Status eines experimentellen Werkzeugs endgültig hinter sich gelassen hat. Sie hat sich zu einem unverzichtbaren Kernbestandteil moderner Software entwickelt. Für Unternehmen, die auf SAP-Systeme setzen, bedeutet dies weit mehr als nur eine inkrementelle Verbesserung bestehender Prozesse. Es ist der Übergang hin zu einem zunehmend »autonomen Unternehmen«, in dem die eigenen Prozessdaten nicht mehr nur verwaltet, sondern aktiv zur Steuerung, Optimierung und Automatisierung genutzt werden. Künstliche Intelligenz verändert damit die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäftsprozesse gestalten und steuern.

SAP hat in den letzten Jahren seine KI-Strategie deutlich geschärft und das Thema zur strategischen Priorität erklärt. Mittlerweile steht eine Vielzahl an Technologien und KI-unterstützten Produkten im Portfolio von SAP. Dieses Buch stellt den Anspruch, dieses umfassende Angebot für Sie verständlich einzuordnen und anhand von konkreten Anwendungsfällen greifbar zu machen. Dazu bietet es einen strukturierten Überblick über die Welt der künstlichen Intelligenz in SAP-Systemen.

Zielgruppe des Buches

Dieses Buch richtet sich an alle, die sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in SAP-Systemen beschäftigen:

• Systemarchitektinnen und -architekten, die KI-Lösungen in bestehende Landschaften einbetten möchten

• CIOs und Beraterinnen und Berater, die KI strategisch planen und bewerten wollen

• Anwendungsentwicklerinnen und -entwickler im ABAP- und SAP-BTP-Umfeld, die eigene KI-Lösungen umsetzen möchten

• Mitarbeitende aus Fachbereichen, die eine verständliche Einführung in den geschäftlichen Nutzen der verfügbaren Werkzeuge suchen

Zielsetzung

Das Buch verbindet strategischen Überblick, fachlichen Nutzen und technische Umsetzung. Es zeigt Ihnen, welche KI-Tools SAP bereitstellt, wie diese in der Praxis funktionieren und welchen Mehrwert sie für Ihr Unternehmen bieten. Sie lernen sowohl Standardlösungen, die SAP in den Produkten für Endanwenderinnen und Endanwender bereitstellt (Embedded AI), als auch kundenspezifische Entwicklungen (Custom AI) kennen. Anhand zahlreicher Anwendungsbeispiele, Architekturdiagramme und Prozessflüsse erhalten Sie einen klaren Implementierungsanreiz. Ziel ist es, Ihnen das Wissen an die Hand zu geben, um KI in Ihrem Unternehmen nachhaltig einzuführen und einen klaren geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.

Aufbau des Buches

Das Buch gliedert sich in drei Teile.

In Teil I, »Grundlagen«, legen wir das Fundament für das Verständnis von künstlicher Intelligenz im SAP-Kontext.

Kapitel 1, »Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz«, führt Sie verständlich in das Thema ein. Wir erläutern die geschichtliche Entwicklung der Technologie, verorten die unterschiedlichen KI-Arten und zeigen deren passende Anwendungsszenarien auf.

Kapitel 2, »KI in der SAP-Welt«, stellt die Archetypen von SAP Business AI und deren Anwendungsbereiche vor. Sie lernen die von SAP gelieferten Standardlösungen, die Embedded Scenarios in SAP Cloud ERP Public Edition sowie zentrale Bausteine wie Joule, SAP AI Core, SAP AI Launchpad, Generative AI Hub und SAP Business Data Cloud kennen. Wir erläutern die Lösungsarchitekturen für Embedded AI und Custom AI und beleuchten Fragen zu Governance und KI-Ethik. Den Abschluss bilden das kommerzielle Lizenzmodell der SAP sowie die Unterschiede zwischen Base AI und Premium AI.

In Teil II, »Anwendungsbeispiele«, stellen wir die wichtigsten KI-Use-Cases im Kontext von Embedded AI und Custom AI vor. Zu jedem Anwendungsfall beschreiben wir die geschäftlichen Herausforderungen, die technische Umsetzung sowie den geschäftlichen Nutzen.

Kapitel 3, »Embedded AI in Finanzen und Einkauf«, widmet sich den konkreten Einsatzmöglichkeiten intelligenter Technologien im CFO-Bereich. Wir beleuchten die automatisierte Erstellung von Buchungsvorschlägen durch den Accounting Accruals Agent, führen Sie in die KI-gestützte Finanzberichtsanalyse ein und zeigen detailliert, wie die SAP Cash Application die Auszifferung offener Posten optimiert.

Kapitel 4, »Embedded AI im Supply Chain Management«, zeigt verschiedene Anwendungsfälle, darunter Transportplanung in natürlicher Sprache (Conversational Planning), die automatische Lieferprüfung, die Anwendung von Qualitätszertifikaten in der SAP S/4HANA Public Cloud Edition, die automatische Vorhersage des Lieferdatums von Lieferanten sowie die Kundenauftragserfüllung mit künstlicher Intelligenz und Joule als KI-Assistenten.

Kapitel 5, »Embedded AI im Human Capital Management«, widmet sich der Transformation des Personalwesens durch intelligente Systeme. Wir beleuchten, wie KI-gestützte Einblicke in Karriere- und Entwicklungspotenziale neue Perspektiven für Zielrollen aufzeigen, wie Stellenbeschreibungen automatisiert optimiert werden und wie die KI-gestützte Leistungszielerstellung den Übergang vom einfachen Stichpunkt zum strukturierten Ziel erleichtert.

Kapitel 6, »Embedded AI im Customer Relationship Management«, behandelt die Optimierung von Vertriebs- und Serviceprozessen durch den gezielten Einsatz von KI. Wir erläutern die Vorteile einer KI-unterstützten Kundenübersicht, stellen den Lead-Booster vor und zeigen praxisnah, wie das SAP CX AI Toolkit – etwa durch intelligentes Q&A, automatisierte Produktbeschreibungen und Content-Generierung – die Kundeninteraktion auf ein neues Level hebt.

Kapitel 7, »Embedded AI mit Joule«, beleuchtet, wie SAP Joule for Consultants die funktionale Beratung und Konfiguration unterstützt, wie Joule in der SAP S/4HANA Cloud Public Edition die Navigation und transaktionale Auskunftsfunktion revolutioniert und wie SAP Joule for Developers die effiziente Applikationsentwicklung im ABAP-(RAP-) sowie CAP-Umfeld beschleunigt.

Kapitel 8, »Custom-AI-Beispiele«, demonstriert die flexible Umsetzung maßgeschneiderter KI-Lösungen abseits des Standards. Wir beleuchten praxisnah die KI-unterstützte Rechnungsfreigabe mittels intelligenter Extraktion, führen Sie durch einen agentenbasierten End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozess und erläutern die Vorteile von Workflow-Analysen sowie der automatisierten Erstellung von Anlieferungen. Zudem erfahren Sie, wie Protokolldateien in der SAP-TM-Planung effizient ausgewertet werden und wie der intern entwickelte Enablement-Assistent Edith mithilfe des Generative AI Hubs die Erstellung von Trainingsmaterial deutlich beschleunigt.

In Teil III, »KI-Entwicklung auf der SAP BTP«, richten wir den Blick auf die strategisch wichtigsten Themen rund um Joule Agents und die Entwicklungsmöglichkeiten auf der SAP Business Technology Platform (SAP BTP).

Kapitel 9, »SAP-AI-Referenzarchitektur und Lösungsbausteine«, legt das technologische Fundament für die Umsetzung intelligenter Szenarien im SAP-Ökosystem. Wir stellen die zentrale SAP-BTP-Referenzarchitektur vor, erläutern die Rollen von SAP AI Launchpad, SAP AI Core sowie SAP HANA Cloud und analysieren die ISLM-Architektur im Kontext von eingebetteten und Side-by-Side-Szenarien.

Kapitel 10, »Joule Studio«, zeigt praxisnah, wie Sie KI-Agenten, KI-Skills, APIs und Aktionen in Joule Studio erstellen und einsetzen. Schritt für Schritt erfahren Sie, wie Projekte in Joule Studio angelegt werden, wie die SAP S/4HANA Cloud und die SAP BTP eingerichtet und konfiguriert werden und wie Geschäftsprozesse mit KI-Unterstützung umgesetzt werden können. Anhand eines konkreten Beispiels zur Kundenauftragsanlage mit Joule lernen Sie, wie entsprechende Lösungen entwickelt, getestet und debuggt werden. Darüber hinaus erfahren Sie, wie geschäftliche Herausforderungen mithilfe von KI-Agenten effizient gelöst werden können. Ein Ausblick auf die aktuellen Innovationen und Ankündigungen der SAP Sapphire 2026 rundet das Kapitel ab.

Kapitel 11, »Custom AI mit ABAP-RESTful-Application-Programming-Model-Entwicklung«, demonstriert die Entwicklung im Clean-Core-Stil. Sie lernen, wie Sie KI für individuelle Lösungen effizient einsetzen und wie App-Entwicklung auch ohne tiefe Programmierkenntnisse gelingt.

Kapitel 12, »Custom AI bei der CAP-Entwicklung«, beschreibt die Entwicklung mit dem SAP Cloud Application Programming Model (CAP) im Sinne des Clean-Core-Ansatzes. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie künstliche Intelligenz in kundeneigenen Anwendungen integriert werden kann. Anhand praxisnaher Beispiele erfahren Sie, wie eine visuelle Prüfung mit Machine Learning in SAP Fiori umgesetzt werden kann und wie sich ein End-to-End-Szenario zur KI-basierten Erfassung und Verarbeitung von Störungsmeldungen realisieren lässt.

Dabei werden sowohl die technische Implementierung als auch...

Über Autor(innen)

Schwarzenberger, Michael
Michael Schwarzenberger ist Chief Product Expert im Cloud-ERP- und SCM-Product-Success-Team der SAP-Produktentwicklung und fungiert als zentrale Schnittstelle zu Kunden und Partnern, mit Schwerpunkt auf Industrieprozess- und KI-Innovationen. Zuvor verantwortete er 13 Jahre lang als Berater digitale Transformationen. Der studierte Wirtschaftsinformatiker und Betriebswirt blickt auf über 19 Jahre SAP-Erfahrung zurück und verbindet technologische Expertise mit tiefem betriebswirtschaftlichen Verständnis.

Sav, Sebastian
Sebastian Sav ist AI Director bei SAP. Er verantwortet die strategische Ausrichtung sowie die Umsetzung kundenspezifischer KI-Lösungen und leitet in Deutschland die AI Community im Solution-Bereich, um Austausch, Best Practices und skalierbare KI-Innovationen voranzutreiben. Zuvor war er als Principal AI Architect bei SAP tätig und unterstützte Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung ihrer KI-Strategien. Mit zwei Masterabschlüssen, einem MBA und einem Master of Science, verbindet er fundierte betriebswirtschaftliche Expertise mit tiefem technologischen Verständnis. Regelmäßig ist er als Keynote Speaker auf Kunden- und Partnerveranstaltungen vertreten und teilt sein Wissen als Autor in Fachpublikationen im Logistikumfeld.